1 前言在NLP中，会遇到这样的一个应用问题：如何将文本中的某个短语/实体归一化为（对齐）某个标准名？解决该问题的办法很多，比如使用近义词词库进行匹配，或检索词语类的知识库(HowNet)，也可用word2vec之类的词向量技术进行cosine相似计算。再高级点，可利用像BERT之类的预训练模型进行预测。但是上述的方法都存在一个共同的缺陷，都没考虑关键词所在的语义环境。基于这个问题，有两个方法来解
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2023-12-14 13:23:45
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# NLP 多关键字段落匹配基础教程
自然语言处理（NLP）是当今热门的技术之一，适用于数据处理、信息提取等场景。对于刚入行的小白来说，理解如何进行“多关键字段落匹配”尤为重要。本文将通过具体流程、代码示例和解释，帮助你掌握这一技能。
## 整体流程
以下是实现“多关键字段落匹配”的基本步骤，我们将每一步详细解释。
| 步骤 | 描述 |
TextCNNTextCNN模型的结构比较简单，由输入表征 --> 卷积层 --> 最大池化 --> 全连接层 --> 输出softmax组成我们从某电商网站中拿到了50000条评论数据，这些数据中好评和差评数据各占25000条，其中的一条好评数据是“质量好，做工也不错，而且尺码标准。”。拿到这些数据后，我们进行的第一步处理是数据预处理过程，即对这50000条数据中的每一条
段落调整和修饰是计算机一级WPS Office考试中的必考内容，如何能够快速的调整出整齐又美观的段落结构呢?在WPS Office 2012中这个问题可以轻松解决。WPS Office 2012中有一个可视化的调节按钮─段落布局，俗称“文字八爪鱼”，有了它，只要拖放鼠标就可以轻松地完成这些工作，让文档变得更为漂亮和专业，这真是一个神奇的按钮。一、准备使用“文字八爪鱼”如图1所示，当我们在WPS O
划分段落的方法分段，是指理清作者为了表达中心思想而把有关内容按一定的方式组合在一起的各个部分，即逻辑段落，又叫意义段落。分段没有绝对的标准，但却有一个基本的要求：能够体现作者行文的思路，能展现课文题旨的脉络。这个“思路”和“脉络”，就是作者写作时构思顺序和写作步骤，同学们在学习课文时，如何才能正确地把握作者的构思顺序和写作步骤呢？怎样才能比较准确地划清段落呢？首先要掌握分段的步骤，其次要选择正确的
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2024-01-12 15:04:22
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NLP 找出段落是一个非常有趣的应用，尤其是在文本分析和信息提取领域。通过自然语言处理，我们可以高效地识别出段落之间的关系及其核心信息。本博文将详细记录如何通过多个步骤来解决“NLP 找出段落”的问题，确保逻辑清晰且内容全面。
### 协议背景
在现代文本处理过程中，分段不仅仅是为了提高可读性，更是信息提取的关键步骤。为了更好地理解段落之间的关系，我们可以用四象限图来展示不同类型段落的分布情况
# NLP段落分割的科普文章
在自然语言处理（NLP）领域，段落分割是文本处理的一个重要步骤，它有助于提高文本分析、机器翻译和信息检索等任务的效果。段落分割指的是将长文本拆分成较小的段落，以便于理解和后续处理。本文将介绍段落分割的基本概念、常用方法及应用，并给出相应的代码示例。
## 段落分割的基本概念
段落通常由多个句子组成，表示文本中的一个完整思想或主题。在机器学习和深度学习的助手下，我
# NLP段落提取实现指南
## 1. 简介
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中，段落提取是指从一篇文本中提取出具有独立意义的段落。这在文本摘要、问答系统等应用中非常常见。本篇文章将指导你如何使用代码实现NLP段落提取。
## 2. 实现流程
下面是实现NLP段落提取的整个流程，我们将使用Python编程语言和一些常用的NLP工具库。
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原创
2023-11-15 07:49:51
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自然语言处理(NLP) 自然语言处理，简单来说就是构建人与机器之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。 自然语言处理有两大核心任务：自然语言理解(NLU)与自然语言生成(NLG)。词干提取(Stemming)是去除单词的前后缀得到词根的过程。词形还原(Lemmatisation)是将单词的复杂形态转变成最基础的形态。分词(Tokenization) 分词是自然语言处理的基础任务，将句子、段落分解为字
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2023-07-31 23:13:36
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文章目录项目简介任务简介：BiLSTM-CRF模型发射分数Emission score转移分数Transition score路径分数Path score预测BiLSTM-CRF代码（略） 项目简介知识图谱、信息抽取以及规则系统 基于机器学习的信息抽取系统 基于深度学习的信息抽取系统（本节内容） 信息抽取最新研究与展望 信息抽取实战经验与面试准备任务简介：学习使用bilstm-crf解决ner问
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2024-02-02 19:44:25
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命名实体识别NER命名实体识别是识别句子中需要的实体， 标注工具使用brat 标注方式是BIO 训练框架选用paddleNLP训练算法使用ernie ERINE（Enhanced Representation through Knowledge Integration）是百度发布的一个预训练模型。它将BERT中单词级别的MASK拓展成三种级别的Knowledge Masking，从而让模型学习到更
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2023-08-05 11:02:28
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昨天电话面试问到了这两个问题，感觉回答的不是很好，来此总结一下：1.Word2Vec 怎么将得到的词向量变成句子向量1）平均词向量：平均词向量就是将句子中所有词的word embedding相加取平均，得到的向量就当做最终的sentence embedding。这种方法的缺点是认为句子中的所有词对于表达句子含义同样重要。2）TF-IDF加权平均词向量：TFIDF加权平均词向量就是对每个词按照 TF
自然语言处理从零到入门 分词 – Tokenization一、什么是分词？二、为什么要分词？三、中英文分词的3个典型区别四、中文分词的3大难点五、3种典型的分词方法六、分词工具总结参考 分词是 NLP 的基础任务，将句子，段落分解为字词单位，方便后续的处理的分析。 本文将介绍分词的原因，中英文分词的3个区别，中文分词的3大难点，分词的3种典型方法。最后将介绍中文分词和英文分词常用的工具。 一、
# 如何实现NLP中的篇章、段落、句子层级分析
在自然语言处理（NLP）中，篇章、段落和句子的层级结构是文本分析的基础。理解这些层级能够帮助我们进行更深入的文本理解、情感分析和主题检测等应用。本文将给您详细介绍实现这一层级分析的步骤以及相应的代码示例。
## 工作流程
我们可以将实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# NLP 中文段落拆分指南
作为一名刚入行的小白，进行自然语言处理（NLP）相关的任务可能会让你感到困惑。今天，我们将针对“中文段落拆分”这一任务进行讲解。从流程、步骤到具体代码，你将逐步了解如何实现这一功能。
## 整体流程
为了更好地理解整个过程，我们可以将任务分为几个主要步骤，以下是完成中文段落拆分的流程表：
| 步骤 | 任务描述 |
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Ernie语义匹配1. ERNIE 基于paddlehub的语义匹配0-1预测1.1 数据1.2 paddlehub1.3 三种BERT模型结果2. 中文STS(semantic text similarity)语料处理3. ERNIE 预训练+微调3.1 过程与结果3.2 全部代码4. Simnet_bow与Word2Vec 效果4.1 ERNIE 和 simnet_bow 简单服务器调用4.
在Assignment写作中，段落分析是非常重要的一环。以下是Assignment写作的段落分析的一些要点： 主题句：每个段落都应该有一个主题句，这是这个段落的核心思想。主题句应该清晰明确，并直接与Assignment的中心论点相关。 支持句：在主题句后面，应该有一些支持句，用来证明或者解释主题句。这些支持句应该在内容上与主题句相关，并且要合理、充分地支持主题句。 举例
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2023-11-28 07:12:17
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一、grep grep命令主要用于文本内容的查找。它支持正则表达式查找，命令格式为： grep [option] pattern filename 例如：在filename文本中查找包含”text”的行：grep "text" filename 这条命令默认只输出匹配的文本行option为-o时，命令行只输出匹配的文本option为-v时，命令行只输出没有匹配的文本行option为-R
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2024-05-14 12:20:15
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目录一、常用符号的解释二、正则表达式中常用相关函数1、re.match(pattern,string，flags)2、re.fullmatch(pattern,string，flags)3、re.search(pattern,string，flags)4、re.split(pattern,string，flags)5、re.sub(pattern,replace,string)6、re.finda
距离上篇文章又一个月了。。。时光飞逝。。。再次立下一周一篇的flag最近读了一篇专栏文章BERT时代与后时代的NLP，收获颇丰。算是作者的同行，最近也在做类似的东西，但是作者都给总结了起来，让我又重新串了一遍那些思想，查漏补缺。另外最近没怎么追踪前沿，看到作者又列举了两篇我一直关注的transformer系文章，赶紧打出来看了，顺便写篇文章记录下收获。1. MASS模型MASS的主要贡献是提出一种
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2024-06-17 13:06:44
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